[发明专利]一种画师匹配的方法和装置

说明书

本发明提出一种画师匹配的方法和装置，该画师匹配方法包括：建立画师评分模型和匹配机制，根据画师的美术基础数据、媒体营运数据、市场产品数据计算画师的美术基本功、媒体传播能力、市场执行能力；根据需求的格式化数据，构建匹配画师的模型，用于实现根据具体需求快速精准匹配画师并完成推送功能。

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种画师匹配的方法和装置，属于美术在线交易中的画师精准匹配领域。

背景技术

在传统的画师外包服务中，准确的找到合适画师是非常大的难题。在正式合作之前，很难判断画师的实际水平和是否能完成美术需求，也很难准确评估画师的服务态度。

传统的做法是根据画师的服务年限，美术作品等做出初步的判断去匹配对应的美术需求。然而这种匹配方式风险极大，误判率极高，画师的服务年限作为评估实际水平过于片面，美术作品也有可能是一个团队的成果。

本发明通过大数据的解决方案，应用数据采集、数据分析、数据挖掘等技术手段，多维度立体化勾勒出画师商业能力指标。平台通过把非标需求格式化，并对数据进行分析，匹配和算法拟合，实现需求和画师的精准匹配。同时对画师的能力从不同维度打分去精准化匹配需求，如果单纯以综合打分作为画师选择依据，一方面，好的画师报价偏贵不一定符合当前需求可能导致需求无法撮合成功；另一方面，好的画师不一定适合当前需求的特性，比如当前需求偏重KOL营销，那么综合得分高的画师可能微博粉丝并不高。所以本发明将画师评级分为三个维度进行，再综合三个维度去匹配具体的需求，更具备实际商业应用价值。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有解决方案的缺陷，提供了一种基于大数据分析的画师匹配方法，该方法对画师的多方数据进行采集、导入和清洗、模型分析、需求匹配。

本发明的另一目的在于提供一种画师新媒体指数排行榜系统。

本发明实施例提出的画师匹配的方法，通过构造画师评分模型和等级划分机制，根据系统中画师的属性信息和行为信息对画师建模评分，并将评分后的画师和格式化后的需求进行匹配优先排序。由于不同的需求对画师的指标维度有很大差异，将画师的评分划分成多个维度，更能提高匹配的精准度。其中等级划分的目的是将画师按各维度按能力高中低纵向划分画师，为下一步匹配缩小范围。

为达到上述目的，本发明实施例提出的画师匹配方法和装置，包括：画师数据采集模块，用于采集画师的数据并完成分类；画师评分模块，用于加权计算画师的美术基本功、媒体传播度、市场执行力；需求接收模块，用于获取需求的信息并格式化处理；画师初步筛选模块，用于对画师数据库作初步的符合性筛选；匹配模块，用于匹配需求形成画师优先排序列表；需求推送模块，用于选定需求以消息的方式推送需求给指定的画师进入报价环节。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

基于大数据技术的画师匹配方法，所述方法包含以下步骤：

S1、画师注册平台，登记画师的部分美术基础信息：从业时间、创作时间(注册，全职、兼职/上午、下午、晚上、周末、平日晚上)、上传作品、风格；

S2、采集画师在平台的市场行为数据：接单率、产品类型、订单金额、响应速度、交稿时间、改稿速度、改稿次数、服务态度、客户满意度；

S3、爬虫技术采集画师的新媒体数据：粉丝数、文章数、评论数、点赞数、转发数、粉丝活跃度；

S4、数据的预处理，对多源数据进行整合、清洗；

S5、统计描述画师的各个量化指标，建立画师评分模型和等级划分机制，计算得出画师的各个商业能力指标和等级划分；

S6、用户输入美术需求，系统接收数据并格式化。

S7、根据格式化的需求数据对画师数据库进行初步筛选符合要求的画师。